💻 संगणक विज्ञान

Research on intelligent assessment and exercise risk prediction model of knee joint function in elderly patients

यह शोध पत्र एक बहु-मोडल (multi-modal) कम्प्यूटेशनल ढांचे का प्रस्ताव करता है जो बुजुर्ग रोगियों के घुटने के कार्य के उच्च-सटीक बुद्धिमान मूल्यांकन और व्यायाम जोखिम भविष्यवाणी को प्राप्त करने के लिए चाल वीडियो (gait video), जड़त्वीय संकेतों (inertial signals), प्लांटर प्रेशर और घुटने के फ्लेक्सन डेटा को संलयित (fuse) करता है, जो मौजूदा बेसलाइन मॉडल की तुलना में बेहतर स्थिरता और मजबूती प्रदर्शित करता है।

Xinghai Yang, Xiaoyan Liu, Ye Li, Xiaolu Zhang2026-06-30
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Operational Evaluation of Submanifold Sparse Convolutional Networks for Airborne

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि सबमैनिफोल्ड स्पार्स कन्वोल्यूशनल नेटवर्क (SSCN), न्यूनतम प्रशिक्षण डेटा का उपयोग करके 97.2% सटीकता और 99.7% कवरेज के साथ उच्च-परिशुद्धता, परिचालन-ग्रेड एयरबोर्न लिडार बाथीमेट्री प्रसंस्करण प्राप्त करता है, जो स्वचालित तटीय सर्वेक्षण और नौवहन चार्टिंग के लिए एक पुनरुत्पादक बेंचमार्क स्थापित करता है।

Marceau Michel, Thierry Schmitt, Steve Oudot, Romain Billot2026-06-30
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Large Language Model-Powered Administrative AI Agents for Healthcare Documentation Automation: A GPT-4 Framework for Clinical Workflows

यह अध्ययन डिस्चार्ज सारांश और बीमा दावों जैसे प्रमुख स्वास्थ्य सेवा प्रशासनिक दस्तावेजों को स्वचालित करने के लिए एक GPT-4 फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है, जो प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के माध्यम से उच्च प्रवाह और सामंजस्य प्रदर्शित करता है, साथ ही तथ्यात्मक सटीकता और वास्तविक दुनिया के एकीकरण को संबोधित करने के लिए भविष्य के कार्य की आवश्यकता पर प्रकाश डालता है।

Patrick O. Akinwumi, Meihua Qian, Oyinkansola A. Babatope, Richard O. Ogunleye, Taiwo A. Olorunsogbon2026-06-30
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A Compressive Sensing Inspired Monte-Carlo Method for Combinatorial Optimization

यह शोध पत्र एक मोंटे-कार्लो संकुचित अनुकूलन (Monte-Carlo Compressive Optimization) एल्गोरिदम प्रस्तुत करता है जो सामान्यीकृत क्षणों (generalized moments) का अनुमान लगाने के लिए यादृच्छिक प्रश्नों (random queries) और कॉम्बिनेटरियल अनुकूलन समस्याओं को हल करने के लिए एक पुनरुद्देश्यित संकुचित सेंसिंग ग्रीडी एल्गोरिदम का लाभ उठाता है, जो ड्यूल एनीलिंग (dual annealing) के विरुद्ध प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन, सैद्धांतिक औचित्य और कम्प्यूटेशनल संसाधनों के प्रति ट्यूनेबल अनुकूलन क्षमता प्रदान करता है।

Baptiste Chevalier, Shimpei Yamaguchi, Wojciech Roga, Masahiro Takeoka2026-06-30
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Federated Fake News Detection Via Global Self-Attention and Inverse Variance Aggregation Under Data Heterogeneity

यह शोध पत्र FedSAG-IVW का प्रस्ताव करता है, जो एक फेडरेटेड लर्निंग फ्रेमवर्क है जो डेटा विषमता (heterogeneity) को संबोधित करने और डेटा गोपनीयता बनाए रखते हुए प्रभावी ढंग से फर्जी समाचारों का पता लगाने के लिए स्थानीय सेल्फ-अटेंशन मैकेनिज्म को इनवर्स वेरिएंस वेटिंग और टिखोनोव रेगुलराइजेशन के साथ जोड़ता है, जिससे कई डेटासेट्स पर बेहतर सटीकता प्राप्त होती है।

NOVY JACOB Puthukkunnathu, Madhu Viswanatham V2026-06-30
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Learned variable-support priors accelerate symbolic regression of physical laws

यह शोध पत्र DenoisedSR को प्रस्तुत करता है, जो एक सॉल्वर-अज्ञेय (solver-agnostic) फ्रंट-एंड है जो भौतिक नियमों की खोज के लिए सिम्बोलिक रिग्रेशन (symbolic regression) की सटीकता और गति को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाने के लिए वेरिएबल-सपोर्ट प्रायर (variable-support priors) सीखता है, जिससे बैकएंड सॉल्वर तक पहुँचने से पहले ही अप्रासंगिक चरों (variables) को फ़िल्टर किया जा सके।

Chenxi He, Jingqiu Chen2026-06-30
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Digital Reconstruction of Lacquer Art Surfaces Using Computer Vision and Generative Models

यह शोध पत्र स्ट्रक्चर-अवेयर कोलैबोरेटिव जेनरेटिव फ्रेमवर्क (SACGF) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन पाइपलाइन है जो संरचनात्मक निरंतरता, बनावट की सटीकता और शैलीगत सामंजस्य को संतुलित करके लाख कला (lacquer art) की सतहों के उच्च-सटीक डिजिटल पुनर्निर्माण को प्राप्त करने के लिए स्टेबल डिफ्यूजन, कंट्रोलनेट और SAM को एकीकृत करता है, जिसे एक नए मात्रात्मक मीट्रिक और एक विशिष्ट डेटासेट द्वारा प्रमाणित किया गया है।

xuelan He2026-06-30
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INTeNT-aWaRe Semantic Edge Intelligence for Autonomous 6G Vehicular and UAV Communication Networks

यह शोध पत्र SEM-EDGE-X का प्रस्ताव करता है, जो एक इन्टेंट-अवेयर (intent-aware) सिमेंटिक एज इंटेलिजेंस फ्रेमवर्क है जो लो-लेटेंसी, डायनेमिक 6G UAV–vehicular नेटवर्क्स में पारंपरिक संचार मॉडलों से काफी बेहतर प्रदर्शन करने के लिए सिमेंटिक फीचर एक्सट्रैक्शन, एडेप्टिव रूटिंग और मल्टी-एजेंट कोऑर्डिनेशन को एकीकृत करता है।

Salma Begum, Mudassir Khan, G Suresh Babu, S Raghavi2026-06-30
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Machine Learning-Based Waiting Time Prediction for Priority Queues with Preemptive and Non-Preemptive Service Rules

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि मशीन लर्निंग मॉडल, विशेष रूप से रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क, केवल कतार की लंबाई और ग्राहक प्राथमिकता का उपयोग करके जटिल, समय-परिवर्तनीय प्रायोरिटी क्यूइंग सिस्टम में प्रतीक्षा समय की सटीक भविष्यवाणी कर सकते हैं, जो गैर-प्रीएम्प्टिव और विभिन्न प्रीएम्प्टिव सेवा नियमों के तहत ट्री-आधारित विधियों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

Sahil Singh Bhandari, T.G. Deepak2026-06-29
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AI for Maritime Security: Comparative Evaluation of Convolutional Neural Network and Vision Transformer Architectures for Maritime Object Detection

यह अध्ययन विविध मौसम की स्थितियों में समुद्री वस्तु पहचान के लिए छह डीप लर्निंग आर्किटेक्चर का मूल्यांकन करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि विजन ट्रांसफॉर्मर (ViT) मॉडल सीएनएन-आधारित विकल्पों की तुलना में 100% सटीकता, सबसे कम त्रुटि दर और सबसे तेज़ प्रसंस्करण गति प्राप्त करके बेहतर प्रदर्शन करता है, जिससे एआई-संचालित समुद्री सुरक्षा और निगरानी को बढ़ाने की इसकी क्षमता उजागर होती है।

Ismet Gocer, Zakirul Bhuiyan, Shakeel Ahmad, Raza Hasan2026-06-29